假设我有两个长度相同的数组n,名为A和B.
这两个数组包含实际值.我们将两个数组之间的距离定义为均方距离.
dist(A,B) = sqrt( sum((A - B)2) )
我想找到A那个给出最小距离的排列B.天真的方法是尝试每个排列A并记录最小距离.然而,这种方法具有复杂性O(n!).
是否存在复杂度小于O(n!)的算法？
我想为图像分割项目实现卷积 - 反卷积网络.在deconvolution部分,我打算用2对特征图进行上采样.例如,原始特征图的尺寸为64*64*4,我想将其上采样到128*128*4.有没有人知道这样做的张量操作？谢谢!